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Azure Synapse Analytics 中的专用 SQL 池（以前称为 SQL DW）体系结构
Azure Synapse Analytics 是一种分析服务，它将企业数据仓库和大数据分析结合在一起。 它使你可以自由地根据你的条件查询数据。
注意
有关 Azure Synapse Analytics 的详细信息，请观看介绍数据移动增强功能的这一视频。
Synapse SQL 体系结构组件
专用 SQL 池（以前称为 SQL DW）利用横向扩展体系结构将数据的计算处理分布在多个节点上。 缩放单位是计算能力（称为数据仓库单位）的抽象概念。 计算与存储分离开来，以便用户能够独立于系统中的数据进行缩放计算。
专用 SQL 池（以前称为 SQL DW）使用基于节点的体系结构。 应用程序连接到控制节点并将 T-SQL 命令发送到控制节点。 控制节点托管分布式查询引擎（用于优化并行处理查询），然后将操作传递给计算节点以完成并行工作。
计算节点将所有用户数据存储在 Azure 存储中并运行并行查询。 数据移动服务 (DMS) 是一项系统级内部服务，它根据需要在节点间移动数据以并行运行查询和返回准确的结果。
使用分离的存储和计算，用户可以在使用专用 SQL 池（以前称为 SQL DW）时执行以下操作：
- 无论存储需求如何，都可独立计算大小。
- 在专用 SQL 池（以前称为 SQL DW）中增加或减少计算能力，无需移动数据。
- 在保持数据不受影响的情况下暂停计算容量，因此只需为存储付费。
- 在操作期间恢复计算容量。
Azure 存储
专用 SQL 池 SQL（以前称为 SQL DW）利用 Azure 存储来保持用户数据安全。 由于数据通过 Azure 存储进行存储和管理，因此会对存储消耗单独收费。 将数据分片到“分布区”中来优化系统性能。 可选择在定义表时用于分布数据的分片模式。 支持以下分片模式：
- 哈希
- 轮循机制
- 复制
控制节点
控制节点是体系结构的核心。 它是与所有应用程序和连接进行交互的前端。 分布式查询引擎在控制节点上运行，可优化和协调并行查询。 提交 T-SQL 查询时，控制节点会将其转换为可针对每个分布区并行运行的查询。
计算节点
计算节点提供计算能力。 分布区映射到计算节点以进行处理。 当你为更多计算资源付费时，分布区将重新映射到可用的计算节点。 计算节点数的范围是 1 到 60，它由 Synapse SQL 的服务级别确定。
每个计算节点均有一个节点 ID，该 ID 会显示在系统视图中。 在名称以 sys.pdw_nodes 开头的系统视图中找到 node_id 列即可查看计算节点 ID。 有关这些系统视图的列表，请参阅 Synapse SQL 系统视图。
数据移动服务
数据移动服务 (DMS) 是一项数据传输技术，它可协调计算节点间的数据移动。 某些查询需要移动数据以确保并行查询返回准确的结果。 需要移动数据时，DMS 可确保正确的数据到达正确的位置。
分发
分布区是存储和处理针对分布式数据运行的并行查询的基本单位。 Synapse SQL 运行查询时，工作会被分割成 60 个并行运行的小型查询。
每个小型查询各在一个数据分布区上运行。 每个计算节点管理其中一个或多个分布区。 具有最多计算资源的专用 SQL 池（以前称为 SQL DW）的每个分布区占 1 个计算节点。 具有最小计算资源的专用 SQL 池（以前称为 SQL DW）的所有分布区都在 1 个计算节点上。
注意
有关基于工作负载使用的最佳表分发策略的建议，请参阅 Azure Synapse SQL 分发顾问。
哈希分布表
哈希分布表可为大型表上的联接和聚合提供最高查询性能。
为了将数据分片到哈希分布式表中，使用哈希函数明确将 1 个行分配到 1 个分布区。 在表定义中，可以将一个列指定为分布列。 哈希函数使用分布列中的值将 1 个行分配到 1 个分布区。
下图说明了如何将完整的非分布式表存储为哈希分布表。
- 一个行属于一个分布区。
- 通过确定性哈希算法将一个行分配到一个分布区。
- 不同大小的表显示，每个分布区的表行的数目各不相同。
选择分布列时需考虑到性能，例如特异性、数据倾斜，以及在系统上运行的查询类型。
轮循分布表
轮循机制表是最简单的表，在被用作负载临时表时，它可创造和提供高速性能。
轮循机制分布表在表中均匀分布数据，但不会进行进一步优化。 首先随机选择一个分布区，然后将行的缓冲区按顺序分配给分布区。 将数据加载到轮循机制表速度很快，但就查询性能而言，哈希分布式表的性能更佳。 轮循机制表上的联接要求重新安排数据，这需要花费更多时间。
复制表
复制表为小型表提供最快查询性能。
复制表在每个计算节点上缓存表的完整副本。 因此复制表以后，无需在执行联接或聚合前在计算节点中间传输数据。 复制表尤为适用于小型表。 它需要额外存储并且在写入数据时会产生额外开销，因此不适用于大型表。
下图显示会在每个计算节点的第一个分布区上缓存复制表。
后续步骤
对 Azure Synapse 有了初步的认识后，请学习如何快速创建专用 SQL 池（以前称为 SQL DW）和加载示例数据。 如果不熟悉 Azure，遇到新术语时，Azure 词汇表 可以提供帮助。 或者，查看以下一些其他 Azure Synapse 资源。